Introduction to Automata Theory, Languages and Computation pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Pearson

作者:John E. Hopcroft

出品人:

页数:750

译者:

出版时间:2006-08-03

价格:GBP 105.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780321476173

丛书系列:

图书标签:

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• 自动机理论
• 形式语言
• 计算理论
• 离散数学
• 计算机科学
• 算法
• 可计算性
• 图灵机
• 正则表达式
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书中通过将 3SAT 问题多项式时间规约到独立集问题。证明了独立集问题是NP完全的。 但他的独立集问题IS，是这么表述的： 给定一个无向图(n个顶点)和一个数k，问这个图存不存在k个顶点的独立集。 这个问题是P的。因为，对于题面中给定的k，从全部n个定点中选出k个顶点的子集...  

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书中通过将 3SAT 问题多项式时间规约到独立集问题。证明了独立集问题是NP完全的。 但他的独立集问题IS，是这么表述的： 给定一个无向图(n个顶点)和一个数k，问这个图存不存在k个顶点的独立集。 这个问题是P的。因为，对于题面中给定的k，从全部n个定点中选出k个顶点的子集...  

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当初想找个DFA最小化算法，这本号称自动机权威的书里面竟然只字未提 Hopcroft DFA minimization 算法。 后来搜了若干篇 Paper，好歹找到了该算法的介绍，但6篇相关的 Paper 中，算法的初始化部分竟然是错的！Paper 的教授作者们大概没几个真正实现过该算法，6篇 Paper 中给出的...

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翻译，一如既往的烂，估计换了个译者名而已，和第二版没啥区别。 斯坦福系的大作，从自动机（有穷，下推）到图灵机，对照着编译原理，才能勉强猜出大概思路。课后题是宝库。国内教材估计也是仿照它写的。这本书的作者还是龙书，数据库等等的作者。  

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内容不错啊，讲的挺详细，即使我这个非计算机专业的拿来看也能顺着看下去。当然，前提是你能忍受得了这翻译。有的地方也太“直译”了，有的地方读起来有当初看GRE长难句的感觉。慢慢看下去习惯了翻译也就觉得书还是不错的。  

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这本书在处理“可计算性理论”和“不可判定性”这部分时，展现出一种近乎冷峻的数学美感，这部分内容对我触动最深。一旦进入到图灵机模型及其等价性的讨论，理论的深度和广度便得到了充分的展现。作者对图灵机的描述细致入微，不仅是标准的定义，还扩展讨论了多带图灵机、非确定性图灵机等变体，并用严谨的论证证明了它们在计算能力上的等价性。这种对“能力边界”的探索，是这本书超越一般入门读物的标志。然而，真正的震撼来自于对停机问题（Halting Problem）的引入。书中对不可判定性的证明，清晰、有力，毫不留情地揭示了算法逻辑的固有局限性。我反复阅读了那个关于对角线论证如何应用于证明普遍性结论的部分，每次都能感受到那种智力上的冲击力。它让你明白，不是所有的“好问题”都有“程序”可以解决。这种对计算理论极限的坦诚揭示，使得读者在面对实际编程挑战时，能更清楚地分辨哪些努力是徒劳的，哪些是值得投入的，从而提升了对计算科学的整体敬畏感。

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从排版和辅助材料的角度来看，这本书的用心程度也值得称赞。装帧设计虽然朴素，但其内部的逻辑清晰度极高，注释和符号定义几乎可以做到“一页之内自洽”，极大地减少了查阅时间。对于如此抽象的学科，清晰的符号系统是成功的关键，这本书在这方面做得非常出色，无论是 $Sigma, Gamma, delta$ 还是 $vdash^*$ 的定义，都保持了高度的一致性，并且在首次出现时都给予了明确的解释，这对于自学者来说是莫大的福音。更值得一提的是，书中提供的习题集设计得极其具有层次感。初级习题重在概念的巩固和形式化表达的训练，比如要求构造特定语言的最小DFA；而高级习题则开始要求读者进行构造性证明或反证，比如设计一个特定的图灵机来模拟一个更复杂的计算过程。这种由易到难的梯度设计，确保了读者能够逐步建立信心，而不是在初期就被难题打败。我个人感觉，这本书的价值至少有三成体现在这些精心设计的练习中，它们是真正检验你是否“理解”了自动机理论，而非仅仅“看懂”了定义的关键桥梁。

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这本《形式化语言与自动机理论导论》读下来，感觉就像是上了一堂信息科学的“第一性原理”速成课。首先，它在构建理论基础方面的扎实程度令人印象深刻。作者并没有急于抛出复杂的数学模型，而是花了大量的篇幅来铺陈计算、可计算性以及抽象机器这些核心概念的直观理解。我尤其欣赏它在引入有限自动机（DFA和NFA）时的那种渐进式设计，从最简单的状态转换图示出发，逐步过渡到正则表达式和语言的精确描述。这种由浅入深的叙事方式，极大地降低了初学者面对抽象概念时的心理门槛。书中对泵引理（Pumping Lemma）的阐述尤其精彩，它不仅仅是一个证明工具，更像是一种哲学思辨，教会我们如何去界定“有限”和“无限”之间的界限，理解哪些问题是机器注定无法解决的。整个前半部分，仿佛在为读者打造一个坚实的逻辑地基，没有这个地基，后续的图灵机和可判定性讨论就成了空中楼阁。读完第一部分，我感觉自己对计算机能力的边界有了一个全新的、更深刻的认识，不再是停留在“代码能做什么”的层面，而是上升到了“计算本身是什么”的哲学高度。这种对底层逻辑的深度挖掘，远超我预期的教科书水准，它真正做到了“导论”，但其深度却足以让有经验的工程师都重新审视自己的知识体系。

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这本书最让我欣赏的一点，是它对理论与其他计算领域的微妙连接的处理，它提供了一个宏观的视角，使得这门看似偏冷的理论学科瞬间变得生动起来。作者在贯穿全书的论述中，不断地暗示或明示了这些抽象概念在现代计算机科学中的实际应用。例如，在讨论正则表达式和有穷自动机时，它会自然地引向编译器的词法分析阶段；讲解CFG时，它会立刻与自然语言处理和程序语言的语法规范挂钩。这种无缝衔接，有效地打破了理论与实践之间的壁垒，让读者能够清晰地看到，自己正在学习的这些数学结构，正是支撑起我们日常使用的编译器、解释器以及数据结构的基础。虽然书中并未深入到具体的实现细节（例如如何编写一个LL(1)解析器），但它提供了足够强大的理论框架，让读者能够迅速理解任何相关实践背后的“为什么”。对我而言，这本书更像是一份“计算的宪法”，它定义了规则，解释了为何某些结构是合法的，某些则是灾难性的，极大地增强了我对整个计算机科学体系的理解深度和信心。

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这本书的叙事节奏和组织结构，处理得相当巧妙，充满了教科书设计的美感。它不像某些同类书籍那样，一上来就陷入无休止的数学符号堆砌，让人望而却步。相反，作者似乎非常懂得读者的学习曲线，将理论的复杂性分散到了不同章节，并巧妙地穿插了大量的实例和“为什么需要这个模型”的背景介绍。举个例子，当它开始讲解上下文无关文法（CFG）时，并没有直接丢出Chomsky范式，而是先通过编程语言的语法分析问题来引入动机，这使得理论的应用场景变得异常清晰。然后，当涉及到下推自动机（PDA）时，作者很自然地将它与CFG联系起来，形成一个完整的理论闭环——这不仅是知识点的串联，更是一种思维模式的培养。我特别喜欢它在证明环节的处理方式，不是简单地罗列证明步骤，而是会用一些比喻或者类比来解释证明的核心思想，比如在证明Rice定理时，那种对不可判定性普适性的揭示，读起来酣畅淋漓，仿佛突然顿悟了一般。这种以“问题驱动，理论支撑”的教学法，让学习过程不再枯燥，而是变成了一场持续的探索之旅，让人不自觉地想要翻到下一页，看看接下来又会揭示哪个计算的秘密。

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